容器、微服务及云应用：技术概述与案例分析

容器、微服务及云应用：技术概述与案例分析

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培训受众:

云计算工程师、云上应用开发工程师

运维工程师、运维开发工程师

IT系统架构师

IT项目主管

信息化主管或CIO

项目经理、系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员

希望了解相关技术的其他人员

课程大纲:

第一篇 容器技术的发展及应用

1. 云计算的发展与虚机的不足

随着云计算技术与产业的发展，KVM等虚拟化技术得到了广泛的应用，同时也催生了一些不同于传统应用的云端应用开发、部署和运行的新模式。然而在这些模式中，虚机的缺点也逐步显现，相比之下，容器技术作为一种轻量级虚拟化技术，能够很好地支持云端应用。

本节将浅析云端应用开发、部署与运行的新模式，分析KVM虚拟化的优缺点，讨论容器能给给我们带来哪些优势。

2. Google、Yarn等系统中容器技术的早期形态及应用

本节将讨论LXC等早期容器技术的特点及应用。实际上在Docker诞生后最初的几年，并没有自己的容器技术，也是基于LXC的。

3. PaaS的变革，Docker

Docker给整个云计算生态带来巨大改变的关键并不在于它的容器本身，而在于它改变了容器的应用方式，而后为了更好地支持这种应用方式，发展出了自己的容器技术。

本节将比较详细地解析Docker相关技术，并辅以Live Demo演示。

4. 容器发展的新动态--结合容器与虚机的优点，KataContainer

Docker得到越来越广泛应用的同时，Docker容器在隔离性、安全性以及环境的完整性等方面的问题逐渐引起人们的重视，人们一直在探索一种方法，结合容器的敏捷性和虚机的安全性。从hyper_的一些技术创新尝试，到2017年操作系统顶级会议SOSP上的论文，再到KataContainer 1.0和Google gVisor容器的发布，一类新的容器技术正在迅速从理论走向生产实践。而且这类容器技术诞生在以K8s为核心的后容器时代，天生便具备能够被容器编排框架集成的优势。

本节将带大家了解结合了容器与虚机的优点的KataContainer等容器技术。

5. 成功应用案例介绍

本节将回顾前几节介绍的容器技术的特点，结合案例看看这些特点是如何解决在IT生产中的实际问题的。

第二篇 容器编排框架

1. 几种典型容器编排框架对比--K8s、Swarm、Mesos

容器技术虽然能够帮助我们更好地进行云端应用的开发、部署和维护，但是实际上Docker等容器方案都是单机软件，而我们真正要解决的是集群化的、大规模的IT系统中的问题，这就需要容器编排框架帮我们实现大规模容器"云"的管理和调度。而事实上，从全球范围来看，如今容器生态的核心已经从Docker转移到了容器编排框架K8s。

典型的容器编排框架有K8s、Swarm和Mesos，本节将介绍它们各自的技术特点，比较优缺点，从而揭示K8s成为事实标准本后的原因。

2. K8s对容器的调度

K8s对容器的调度并不是以单个容器为单位的，跟Google当年的论文Brog中的调度算法也不同。本节将介绍K8s对容器的调度机制。

3. K8s与容器的组网

由于容器与虚机不同，通常不是由虚拟网卡（NIC）接入到网络中的，所以在过去有相当长的一段时间，大规模容器的组网是一个难题。人们也从不同的角度提出了多种容器组网方案。K8s提出了一种容器组网模型，符合该模型的组网方案能够以插件形式集成到K8s中。

本节将介绍K8s的组网模型，并且介绍几种典型的组网方案。

4. K8s与数据持久化

云端应用如果要很好地发挥云的特点，包括云的弹性、敏捷性和灵活调度资源的能力，跟进一步实现"云原生架构"，那么它实现数据持久化方法跟传统应用的数据存储方法是不一样的。

本节将分析云原生应用对数据持久化方案的要求，以及人们在应用K8s时常用的数据存储方案。

5. 分析在各种场景下，不同类型的服务，K8s的优势与问题

归纳分析我们在IT生产实践中常见的软件架构、实现方法和服务类型，以及在K8s上运行这些软件与服务需要做哪些工作，K8s在不同场景下会给我们带来哪些优势，可能引入什么样的新问题。

第三篇 基于容器的云应用

1. 容器、微服务与云原生应用架构

讨论微服务器技术和云原生应用架构，解读被奉为"12条军规"的云源生架构要素。介绍容器技术及容器编排框架在里面起到的关键租用。

2. 基于Docker和K8s的云原生应用设计与实现

结合Docker和K8s具体技术，结合实际操作，介绍云原生应用的设计与实现。

3. 传统应用云改造案例分析1

结合一个石油化工领域的案例，介绍如何把一个基于传统技术开发的管理软件改造成基于微服务架构的云原生应用的。

4. 传统应用云改造案例分析2

结合一个电信运营商的案例，介绍如何把一个CDN系统改造成基于K8s的云化的CDN系统。

5. 传统应用云改造案例分析3

一方面，讨论传统的基于Bare Metal服务器的大数据分析应用，如何改造成云化的大数据系统。另一方面，介绍新一代云原生的大数据分析系统，区别于Hadoop等传统大数据分析系统，有什么特点。

6. 从传统存储到云存储数据迁移案例分析

云存储是云原生应用数据持久化的必要技术手段，随着应用的云改造，已有数据如何迁移到云存储中，成为了一个问题。本节将结合实际案例介绍数据云迁移的方法，如何尽可能减小云迁移过程中的业务停机时间，甚至是实现不停机迁移。

7. 基于容器的云应用DevOps

随着应用的微服务化和云原生架构的采用，系统的维护模式也在发生改变，DevOps已经不再是一个选择，而是维护云原生应用的必备技术手段。

本环节将结合一个实际例子，介绍如何基于容器技术，实现云原生应用的持续开发、测试、集成、部署、监控。

李老师

OStorage CTO，中国软件协会2017年"优秀CTO"

前中科院专项课题组负责人，将云计算、软件定义、分布式等技术成功应用在船舶、航天、国防等领域国家大型工程项目中

中国新一代IT产业推进联盟云计算分委会副秘书长，存储分委会秘书长

2015年中国OpenStack技术大会主席，2016年OpenStack美国奥斯汀峰会、 2015年OpenStack日本东京峰会演讲嘉宾

2016年全球运维大会演讲嘉宾

2017年中国云计算技术大会 云计算核心技术与应用专场负责人

2014年中国大数据技术大会 大数据基础设施论坛主席

2014 IEEE 云与信号处理国际研讨会（美国.波士顿）主席

IEEE Transaction on Cloud Computing、 Computer & Security期刊审稿人

中国云计算技术大会、中国大数据技术大会历年评审专家

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